Surveillance et optimisation de l'anticoagulothérapie au sein d'un centre hospitalier québécois
Bibliographic record
Abstract
~P HIJ,RMACIE' rn !.JD " (II) 62 RESULTATS 62 1 Répartition de la population 63 1.1 Répartition par sexe 63 1.2 Répartition par âge 63 2 Indications du traitement '" 65 3 Résultats du questionnaire 66 3.1 Evaluation des connaissances sur le médicament 66 3.2 Evaluation de la notion de surdosage 67 3.3 Evaluation de la connaissance des interférences avec le traitement.. 68 3.4 Evaluation de l'attitude face à l'oubli du traitement 70 3.5 Professionnels à avertir 70 3.6 Evaluation de la satisfaction des patients du suivi fait par la clinique 72 4 Moyennes obtenues 75 5 Evaluation du travail de la clinique d'anticoagulothérapie 76 5.1 Nombre d'INR traités 76 5.2 La clientèle prise en charge par la clinique 77 5.3 Nombre moyen de TQ mensuels par patient 79 5.4 Uniformisation des doses 79 6 Renseignements supplémentaires sur les patients ~80 6.1 Lieu de prélèvement 80 6.2 Utilisation de dosette 81 (III) 83 DISCUSSION 83 1 Les résultats de notre évaluation 84 1.1 Caractéristiques des patients traités 84 1.2 Connaissances acquises 84 1.3 Evaluation de la satisfaction de la clinique 85 2 Les limites de notre évaluation 85 2.1 Le matériel 86 2.2 Les patients 86 3 L'éducation 87 3.1 Les points importants de l'enseignement concernant les AVK 88 3.1.1Les supports de l'éducation 88 3.1.2En groupe ou en individuel ?88 3.1.3Le contenu 88 3.1.4Et après ?89 3.2 Constats des limites de l'éducation 89 4 Le coût d'une CAC 90 4.1 Le cas de Baie Saint Paul 90 4.2 Logiciels d'adaptation posologique 91 5 Intérêt des CAC dans la gestion du traitement.. 93 5.1 Autonomie des patients ?93 5.2 La place des CAC 94 5.2.1 La crainte (légitime) des médecins d'être écartés du suivi de leurs patients 94 5.2.2 Le désir du patient d'être suivi par son médecin généraliste 95 5.2.3 Les patients trop éloignés ne peuvent bénéficier d'un tel suivi.. 95 5.2.4 Quid du ximélagatran ?95 6 Sommes nous préparés à ce rôle d'acteur de Santé Publique?96 3 Conclusion Annexes Bibliographie
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".